项目档案 · PROGRAM PROFILE·科学与工程学院ID · qmul-artificial-intelligence-for-drug-discovery-msc

伦敦玛丽女王大学Queen Mary University of London

QS #103🇬🇧·London, England

药物发现人工智能 Artificial Intelligence for Drug Discovery MSc

科学与工程学院 Faculty of Science and Engineering
物理与化学科学学院 School of Physical and Chemical Sciences
化学系 Department of Chemistry

2026-09 秋季入学 · 12 个月 · MSc · TAUGHT

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学费TUITION

£31,450

学制DURATION

1年

雅思IELTS

6.5(6)

学位等级CLASS

2:2英本/同等

最近截止DEADLINE

滚动招生

申请周期ROUNDS

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我的方案PLAN

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专业介绍Overview

来源 · qmul-website

人工智能正在革新药物发现，助力更快研发更优药物。本理学硕士教授药物发现与人工智能的核心概念，提供密集的高级计算技能培训。学生将学习Python、TensorFlow、DeepChem和AlphaFold编程，无需编程基础。课程涵盖科学编程、机器与深度学习、分子建模、基于配体的计算药物发现及药物化学基础。学生与世界顶尖研究人员合作完成个人研究项目。玛丽女王大学化学在2021年英国科研卓越框架中研究影响力位居全国第8。

Artificial Intelligence is revolutionising drug discovery, allowing development of better medicines faster. This MSc teaches essential concepts of drug discovery and artificial intelligence, providing intensive training in advanced computational skills. Students develop programming skills in Python, TensorFlow, DeepChem and AlphaFold with no prior programming knowledge required. The curriculum covers scientific programming, machine and deep learning, molecular modelling, computational ligand-based drug discovery, and fundamentals of medicinal chemistry. Students complete an individual research project alongside world-leading researchers. Chemistry at Queen Mary is ranked 8th in the UK for research impact (REF 2021).

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学术要求、中国院校/GPA、课程设置、语言要求、申请材料、截止时间等详细内容

招生基本信息

Key Facts

学制、学费、入学时间、申请截止、推荐信、申请费

学术要求

Academic Requirements

学位要求、专业背景、不同学制入学路径

个人陈述

Personal Statement

Statement / SOP 要求与写作口径

中国院校认可情况

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课程设置

Curriculum

必修课程、选修课程、方向选择

就业方向

Careers

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